Por Wladmir Brandão, diretor de Inteligência Artificial (CAIO) da Sólides.
A adoção de inteligência artificial nas empresas entrou em uma nova fase. Nos últimos anos, muitas organizações passaram a utilizar IA para automatizar tarefas específicas, organizar dados ou acelerar processos internos. Esses usos produziram ganhos operacionais relevantes, mas, em geral, não alteraram a estrutura dos produtos digitais nem a forma como as empresas entregam valor ao mercado.
O que está em disputa agora é algo mais profundo: a capacidade de redesenhar produtos e modelos de negócio a partir da inteligência artificial. Empresas que tratam a tecnologia apenas como uma camada de eficiência capturam ganhos limitados. Já aquelas que reorganizam plataformas, processos e jornadas em torno da IA passam a operar com outra lógica de escala, produtividade e entrega.
É nesse contexto que o conceito de AI First ganha relevância estratégica. A abordagem estabelece um princípio de desenvolvimento claro: produtos, fluxos de trabalho e serviços passam a ser projetados considerando que a inteligência artificial não apenas apoiará tarefas, mas executará parte significativa das operações que antes dependiam exclusivamente de intervenção humana.
A adoção desta visão altera a arquitetura dos sistemas e a forma como o valor é entregue ao cliente. Quando a IA se torna infraestrutura, ela deixa de ser um recurso adicional e passa a determinar como o produto funciona. Na prática, isso significa que o software deixa de apenas organizar etapas de trabalho e passa a realizar parte delas.
O impacto é particularmente evidente no setor de Software as a Service (SaaS). As plataformas digitais foram construídas para organizar dados e oferecer ferramentas para que o usuário executasse tarefas dentro do sistema. Com o avanço da IA, porém, o software começa a deixar de ser apenas um ambiente de gestão para se tornar também um agente operacional.
Em um sistema de gestão de pessoas, por exemplo, uma arquitetura AI First permite que a própria plataforma realize etapas como leitura de currículos, identificação de padrões de aderência entre perfis e vagas e organização inicial de processos seletivos. Nesse modelo, o ganho não está apenas em acelerar a triagem, mas em deslocar o trabalho humano para etapas em que julgamento, contexto e decisão realmente fazem diferença.
Essa transformação altera também o critério pelo qual clientes avaliam produtos digitais. Durante muito tempo, a competição entre softwares esteve associada à quantidade de funcionalidades ou à qualidade da interface. À medida que a IA passa a integrar o núcleo do produto, o diferencial deixa de estar apenas no que a plataforma permite fazer e passa a estar no que ela efetivamente consegue executar e entregar.
Esse novo contexto abre espaço para um modelo que começa a ganhar força: o Outcome as a Service. Nesse formato, o cliente não contrata apenas o acesso a um software, mas a entrega de um resultado operacional específico. Mais do que vender acesso, a plataforma passa a vender execução e resultado. O valor do produto, nesse caso, fica cada vez mais ligado à sua capacidade de produzir entregas concretas com menos atrito, menor esforço humano e maior previsibilidade.
A evolução recente da inteligência artificial generativa acelerou essa transição. Segundo relatório The State of AI, da McKinsey & Company, cerca de 65% das organizações já utilizam IA generativa em ao menos uma função de negócio. O dado ajuda a mostrar que a IA deixou de ocupar um espaço restrito à experimentação e passou a fazer parte da operação real das empresas.
A primeira fase foi marcada principalmente por aplicações baseadas em prompts, nas quais o usuário solicita uma tarefa e recebe uma resposta do sistema. Esse modelo ampliou a produtividade individual, mas ainda mantém a lógica de dependência contínua do comando humano. A mudança estrutural ocorre quando a tecnologia passa a executar fluxos completos de trabalho.
O próximo passo desse avanço está associado ao desenvolvimento da chamada agentização. Nesse modelo, sistemas de inteligência artificial operam como agentes capazes de executar sequências de tarefas de forma autônoma, sob supervisão, podendo monitorar processos, interpretar dados de diferentes sistemas e iniciar ações automaticamente.
Nesse cenário, forma-se uma nova linha de disputa competitiva. Plataformas que automatizam partes relevantes do fluxo de trabalho reduzem o esforço necessário para atingir um resultado. Em contrapartida, sistemas que continuam funcionando apenas como ambientes de registro, consulta ou apoio tendem a exigir mais tempo, mais operação manual e mais intervenção humana para entregar o mesmo valor.
A discussão sobre AI First não é apenas tecnológica. Trata-se de uma decisão estratégica: sobre como os produtos são concebidos, como os serviços são entregues e como as empresas escalam suas operações. Organizações que tratam a inteligência artificial como infraestrutura de seus produtos tendem a ampliar sua eficiência, acelerar sua capacidade de adaptação e expandir escala sem depender, na mesma proporção, do crescimento das equipes.
Empresas que adiarem essa transição correm o risco de competir com plataformas capazes de executar parte significativa do trabalho que ainda depende de intervenção humana. Num cenário de inovação acelerada, essa diferença irá definir quais organizações irão liderar o próximo ciclo tecnológico e quais ficarão para trás.
